Was wirklich Ihr Agentic-AI-Pilot behindert – und wie Sie es beheben

Der Druck, AI sofort in Ihre Legacy-Systeme zu integrieren, kann überwältigend sein. Und wenn Sie dachten, die ständigen C-Suite-Anfragen, Agentic-AI in Ihre Prozesse einzubinden, hätten 2025 einen Höhepunkt erreicht, seien Sie auf noch größere Dringlichkeit 2026 vorbereitet.

Mit diesem Druck, Agentic-AI so schnell wie möglich einzubinden, ist es nur natürlich, sich in ein neues Pilotprojekt zu stürzen, ohne die vollständigen Anforderungen eines solchen Unterfangens wirklich zu verstehen. Deshalb verfolgen derzeit die meisten Unternehmen AI-Pilotprojekte, aber nur ein kleiner Teil dieser Pilotprojekte wird jemals bereitgestellt.

Fast 100 Prozent der AI-Pilotprojekte scheitern. Das ist keine Übertreibung.

Warum die Dringlichkeit? Es liegt daran, dass Agentic-AI Ihr Geschäft wirklich transformieren kann. Im Falle des Kundenservice zeigen AI-Pilotprojekte Unternehmen eine erhöhte Effizienz, indem sie den Support in ein strategisches Vermögen anstelle eines Kostenfaktors verwandeln. Während AI repetitive Anfragen bearbeitet, können Agenten ihre volle Aufmerksamkeit auf schwierige, komplexe Supportprobleme richten. AI unterstützt nicht nur die Support-Agenten und hilft ihnen, eine größere Kundenzufriedenheit zu erzielen, sondern ermöglicht es Unternehmen auch, Ressourcen auf gewinnbringende Aktivitäten umzuleiten.

Legen Sie eine solide Grundlage für die Integration

Lassen Sie uns über ein Agentic-AI-Pilotprojekt nachdenken, als ob wir ein Haus bauen würden. Anstatt einfach mit dem Bau auf dem bereits Vorhandenen zu beginnen, führen Sie einige Aufräumarbeiten durch und gießen Sie ein starkes Fundament. Sie können AI-Steine nicht einfach auf ein Legacy-System legen, das mit veralteter Technologie und schlechten Datenquellen konstruiert wurde. Um ordnungsgemäß zu funktionieren, benötigt AI saubere Integrationen, zugängliche Daten und moderne APIs. AI-Pilotprojekte zeigen, wo Modernisierungen dringend benötigt werden, und sie beschleunigen entweder die Ausgaben, um die notwendigen Bausteine um die Systeme zu rechtfertigen, die AI-Agenten zugreifen müssen, oder sie scheitern einfach.

Es gibt eine riesige Kluft zwischen gescheiterten Pilotprojekten und erfolgreichen Bereitstellungen. Es ist entscheidend, dass Ihre Lösung mit bestehenden Workflows und Tools ohne Unterbrechung integriert wird. Denn Agentic-AI ist nicht einfach nur ein weiteres Tool; wenn es richtig integriert wird, berührt AI alle Teile Ihres Unternehmens. Warum? Lassen Sie uns zum Kundenservice-Beispiel zurückkehren: AI muss in Echtzeit lernen, um der Stimme des Unternehmens zu entsprechen, während es die Privatsphäre priorisiert, insbesondere in Branchen wie Gesundheitswesen oder Finanzen, in denen Vertrauen entscheidend ist. Wenn Sie von Chatbots zu Agentic-AI wechseln, wechselt Ihr Support-Team von einem passiven, anfragenden Modell zu einem interaktiven, autonomen Service.

Identifizieren Sie potenzielle Herausforderungen bei Daten, Kontext und Workflows

Agentic-AI läuft auf Daten, und eine große Herausforderung, der sich Unternehmen gegenübersehen, resultiert aus der Datenreife: sensible Informationen, das Lebensblut jedes Unternehmens, sind einfach nicht für AI bereit. Diese Informationen können entweder von schlechter Qualität oder schwer zugänglich sein; interne Systeme können eine schlechte Governance-Überwachung haben, was zu einer Offenlegung privater, sensibler Daten führen kann.

Zwei weitere Herausforderungen haben mit Kontext und Workflow-Klarheit zu tun. In diesem Fall ist Kontext einfach die Information, auf die Sie AI zugreifen lassen. Um effektiv zu funktionieren, benötigt Ihr Agentic-Prozess viel mehr als eine kleine Stichprobe Ihrer Daten; er benötigt alles. Für viele Organisationen stellt das ein Vertrauensproblem dar. Die Lösung? Bringen Sie Ihre AI in-house, um sensible Daten vor Ort zu halten.

Das Einbetten von AI in bekannte Workflows ist eine sehr geringe Belastung, um den ROI von AI zu erzielen. Während der größte Hebel von AI entsteht, wenn sie neue Flows bearbeitet, die vorher nicht möglich waren, wie z. B. kontextbezogenen Support innerhalb eines Produkts, ist der schnellste Weg, AI in ein Unternehmen zu integrieren, es in bestehende Tools und Workflows einzubetten und es hinter den Kulissen die Verbindungen herstellen zu lassen. Es ist auch extrem wichtig, dass der wahre Wert Ihres AI-Pilotprojekts innerhalb Ihres Workflows verstanden wird. Jeder, vom C-Suite bis hinunter, sollte die Vorteile und Anwendungen von AI verstehen, wo es Wert zu ihrem täglichen Leben hinzufügen kann und kann nicht. AI kann nicht eine Black-Box sein, die niemand versteht… sie müssen es verstehen.

Schließlich erfordert Agentic-AI-Software eine strengere Sicherheitsarchitektur, einfach weil diese Systeme in das Benutzerverhalten eindringen, kontinuierlich aus dieser Information lernen und tatsächlich auf Grundlage dieser Erkenntnisse handeln. Der beste AI-Kundenservice unterstützt tatsächlich die Untersuchung des Problems, indem er alle verfügbaren Daten berücksichtigt, um langfristige Lösungen zu entwickeln, die auf der Lösung basieren.

Werfen Sie das alte Change-Management-Handbuch raus

Agentic-AI ändert sich kontinuierlich, transformiert Ihr Geschäft ständig. Das bedeutet, dass traditionelles Change-Management, das mit einem Endpunkt kommt, aktualisiert werden muss. Mit kontinuierlichen Modellaktualisierungen zwingt Agentic-AI Unternehmen, aus dem müden Post-Implementierungs-Wartungszyklus auszubrechen. Flexibilität und die Fähigkeit, sich schnell an neue Aktualisierungen anzupassen, sind entscheidend.

Mit einem kontinuierlich aktualisierten Prozess müssen Sicherheit und Benutzerunterstützung solid sein. Während Sie die Infrastruktur früher im Pilotprojekt angegangen sind, müssen Sie Benutzer kontinuierlich über neue Modelle informieren, um sicherzustellen, dass alles ordnungsgemäß verwendet wird.

Das bedeutet, es ist entscheidend, das Integrationsfenster zu verkürzen, um sicherzustellen, dass Benutzer genügend Zeit haben, um neue Prozesse zu lernen und entsprechend zu trainieren. Finden Sie ein AI-Pilotprojekt, das keine umfangreichen Ingenieursarbeiten erfordert, um jede Datenquelle zu verbinden. Mit einem Zero-Integration-Design können einige Pilotprojekte nicht in Monaten, sondern buchstäblich in Stunden bereitgestellt werden. Das gibt Unternehmen ein viel erreichbareres ROI.

Und denken Sie daran, Agentic-AI funktioniert nur, wenn es handeln kann: Datenbanken abfragen, Workflows auslösen und Kundendaten zugreifen. Dazu ist eine tiefe Integration mit sensiblen Systemen erforderlich, was eine beunruhigende Perspektive sein kann. Sicherheit ist nur ein Grund, warum ein cloud-erstes AI-Angehen nicht skalierbar ist. In diesem Jahr können Sie erwarten, dass mehr Unternehmen in selbst gehostete und private Cloud-Bereitstellungen investieren, die bald zum Standard für jedes Unternehmen werden, das ernsthaft an autonome Operationen interessiert ist. Es ist eine solide Grundlage und der Schlüssel zum Bau einer Struktur, die hält.